统计和实验调查在数控车削淬硬AISI H11钢的替代测量方法

文摘

近年来,硬车削、磨削的替代品,它提供了低成本和良好的表面质量,已经成为一个有吸引力的方法来生产厂家。在本实验研究中,符合美国钢铁协会的H11热加工已经硬化工具钢50 HRC受到硬把测试涂层硬质合金工具。分析是由应用响应面分析与方差分析方法。总共27个实验建模使用全析因设计和使用数控车床进行了。切削参数对表面粗糙度的影响,能源消耗,电流的值,和声音强度水平进行调查。优化切削参数和水平决定根据这些最佳值。切削参数和输出变量之间的关系进行了分析与二维和三维图形。结果表明,在最有效的参数对表面粗糙度的饲料率(88.62%),最有效的参数对声强级切削速度(44.92%)。此外,切削深度是最有效的参数对电流(52.20%)和能源消耗(46.15%)。最后,回归系数确定的数学模型,并观察到,这个估计模型给结果非常类似实现与实际实验(表面粗糙度相关值:97.64%,98.72%的能源消耗,电流的值为97.22%,91.38%,声强级)。

1。介绍

努力把近年来一直是一个重要的研究课题。硬车削加工的现象是非常高的切削速度。这是一个极其困难和微妙的过程1]。在硬车削过程中,磨削质量或获得更好的表面质量是没有磨(2]。这种情况下提供优势的金钱和时间(3]。符合美国钢铁协会的H11是一个广泛使用的热加工铬工具钢和重要性在困难的地方将由于其刚度和耐久性。这种材料可以达到45 - 55 HRC热处理后的硬度(4]。不仅热处理提高了材料的强度性质,还硬把过程中其表面质量。

为了完成完成车削过程精度高,高的机床刚度高和恒表面速度必须提供在车床上。否则,摩擦引起的温度和磨损的负面影响表面粗糙度增加。可以减少摩擦的影响有一个很好的表面质量(5]。

努力把而言,研究人员在不同的工件不同的工具,各种参数定义,并寻求解决方案来优化表面质量(6,7]。努力改善表面质量帮助最大化环保和节省钱、精力和时间。

Agrawal et al。8)研究了表面粗糙度的影响,通过一个符合美国钢铁协会的4340钢CBN工具用不同的切削参数。根据他们的研究结果,最有效的表面粗糙度参数是加料速度其次是切割速度和切割的深度。在另一项研究中,Gunay和Yucel9)加工高合金白口铸铁(Ni)与两种不同的硬度值(50和62 HRC)使用陶瓷和CBN工具。对于硬度值,他们获得最好的表面质量与CBN工具。在他们的分析中,他们指出,尽管最有效的参数是进给速率在62 HRC硬度、最有效的参数是切削速度50 HRC硬度。

研究文献表明,当加工硬材料、立方氮化硼和陶瓷工具的首选工具材料由于其高硬度性能(10,11]。然而,这些工具是相当昂贵,其影响电阻很低。硬质合金插入比CBN(便宜20倍12]。根据文献,硬质合金技巧给特别好的结果(45 - 55 HRC硬度值13,14]。女子et al。15)处理52-54 HRC硬质材料与硬质合金插入并取得了良好的结果。因此,硬质合金插入生产加工硬质材料可用于刚性机床。为了这个目的,目的是更经济的生产。阿洛克和达斯16)涂层硬质合金刀具加工符合美国钢铁协会的52100。他们检查刀具磨损、表面粗糙度和切削力在不同切削参数和发现切割速度是最有效的参数。Sahu和Choudhury17碳化)加工符合美国钢铁协会的4340与裸钢镀锡插入。在他们的实验中,他们获得最好的表面质量与涂层硬质合金刀具在高速和低利率。Aoucci et al。18)研究的影响符合美国钢铁协会的H11热加工工具钢表面粗糙度与三个不同的插入(CC670 CC650, CBN7020)在不同的切削参数。他们取得了最好的表面质量较低的饲料率和较高的切削速度,发现最有效的切削参数对表面粗糙度饲料率。

最近添加的文献表明,宽鼻子半径提供了更好的结果和更有利的表面粗糙度(19- - - - - -21]。Nouioua et al。22用三种不同的鼻子半径)进行实验。他们指出,宽鼻子半径(r)给较低的表面粗糙度值。相比之下,Umamaheswarrao et al。23),他们还得出结论,鼻子半径是最有效的切割参数,尝试了三种不同的鼻子半径(0.4、0.8和1.2),确定一个鼻子半径0.8提供了最佳的结果。熊猫et al。24表示在他们的研究中,最有效的参数对表面粗糙度的鼻子半径(r)。此外,研究表明,表面粗糙度也取决于最低毛边的芯片厚度(MUCT),尤其是对饲料率低(小于0.05),提供r(鼻子半径)< 1毫米(25,26]。

最近的研究也提供了重要的信息处理过程中声音的切削条件(27]。声强级作为实际测量元素由经验丰富的操作符是另一种测量元素更好地了解芯片的去除过程。Şahinnoğlu和Rafighi28]和Cakır [29日]研究声强以及表面粗糙度。在这两项研究,确定切割的切割速度和深度是最有效的声强级的参数。此外,声强级的测量是一个重要的测量方法在决定员工的接触噪音。

Rastorguev和Sevastyanov30.)显示在他们的研究中,我们可以有一个想法关于削减部队通过观察电流的车床。测量电流已经成为另一种测量方法,而不是执行一项艰巨的任务,如切削力(29日]。

制造业的一个不可或缺的方面,发展中技术和增加的数量不可避免地导致增加生产和减少能源资源,进而导致能源问题,据估计,全球能源资源储备的50年。因此,必须有效地使用能源。选择合适的切削参数是有效的能源利用的一个重要因素。换句话说,通过改变切削参数和值,能源消费水平可以提高通过观察机器的功率消耗和当前值它吸引3,31日,32]。纳格力特和Najere33)符合美国钢铁协会的1045钢在干燥加工处理条件和能源消费进行了调查,处理时间,材料去除率、特定的能量,在不同的切削参数和表面粗糙度值。他们到达最优切削参数最低能源使用将操作。Velchev et al。34)表示,最有效的能源消耗模型中的参数,他们提出的进给速率和深度。

优化了制造业的重视。通过方差分析和RSM,分析可以在各领域的生产(35- - - - - -37]。硬车削过程中,各种优化方法(RSM、田口方法、人工神经网络、遗传算法和粒子群优化)是由研究人员使用(38- - - - - -40]。

在本实验研究中,淬硬AISI H11的热加工工具钢是数控车床加工。与0.8毫米的鼻子半径PVD-coated硬质合金工具用于实验。本研究的目的是确定和解释之间的输入和输出参数的影响在硬质材料的处理。

努力把,这消除了外圆磨削过程,可用于所有需要硬质材料近年来的地方。

研究加工迄今为止只集中在研究表面粗糙度,磨损,切割力。机器的部分生产厂家应光滑,和声音强度级别应该是重要的。自确定刀具磨损是一个艰难的过程,我们可以有一个想法关于穿通过测量声强水平。同时,声强级工件时发生的处理是一个应该考虑的问题特别是在职业健康安全方面。制造业的员工暴露于高噪声强度。因此,声强的问题,这是失踪的文献中,已经成为时代的必要性。由于电流测量值是即时测量,它已成为一种实用的测量方法估计刀具磨损和表面粗糙度值,无法衡量。同样,能源消耗是非常重要的制造商。换句话说,它对全球变暖的贡献(环境)除了经济加工表明,这是一个非常重要的问题。从这些研究获得的信息,可以为制造商降低成本和增加他们的竞争力与高强度机械零件。 Such studies should be accelerated for a sustainable and healthy life in the future. Considering these aspects, a significant contribution has been made to the literature.

2。材料和方法

美国钢铁协会H11材料为本研究选择一个直径44毫米和250毫米的长度。符合美国钢铁协会的化学成分H11热加工工具钢在桌子上1并给出其力学性能表2。


化学成分	C	如果	Cr	莫	V	锰

含量(%)	0.35	1.10	5.10	1.20	0.30	0.40


屈服强度(MPa)	密度(g / )	硬度(HRC)

1620年	7.80	50

尾座钻前材料硬化。工件材料被允许站在950°C 2小时,然后突然冷却油。通过应用真空淬火技术,在热处理提供同质性。回火6000°C是做材料的张力。然后测试进行检查是否获得所需的属性。硬度值50 HRC。

材料及热处理技术的发展创造了切削加工性能的问题。给定材料的切削加工性能的最重要的问题之一在获得较高的机械强度,这些类型的材料在刚性机器上需要处理。因此,TTC TAKSAN生产的数控车床630模型用于实验研究。这台机器有20千瓦的电力和最高时速4000 rpm在高切削速度和不失精度。

全析因试验设计用于测试材料,符合美国钢铁协会的H11钢热作业工具。切削参数表中给出的实验水平和值3。在确定切削参数硬车削、文学和工具目录中的数据值被考虑。切削参数,3种不同的切削速度(140、160和180),3种不同的饲料率(0.05、0.09和0.13),和3种不同的切削深度(0.05,0.10,和0.15)。总共有27个实验建模利用3³全析因设计。


切削参数	象征	单位	水平
切削参数	象征	单位	1	2	3

切割速度		米/分钟	140年	160年	180年
进给速率	f	mm /牧师	0.05	0.09	0.13
深度削减		毫米	0.05	0.10	0.15

工件材料为本研究选择44毫米直径250毫米的长度。如图1,材料连接尾座和夹头之间。一些木屑表面被撤,然后准备处理实验。实验重复3次确认实验结果的重现性。9实验进行一个工件材料。

PVD(物理气相沉积)AlTiN-coated硬质合金工具与DCMT 11 t308几何TaeguTec用于生产的硬质材料的转变。新刀具用于实验。冷却剂是用于切割过程。实验工作是完成了混合得到混合油与水硼1/20。工具持有人使用对接角95度并插入6度角。工具架连接在10毫米的距离以减少振动。

实验中使用的机器和设备图所示2。加工测试后,表面粗糙度值测量与三丰公司SJ 201粗糙度测试仪。3种不同的点和平均测量表面粗糙度值计算(Ra)。抽样的范围被选为0.8。

在处理过程中电流的值和声音强度水平被瞬间记录下来。时处理,201部队夹计。是用来测量电流的值。相位测量值和电压值被监管机构。监管机构的机器连接防止电压波动值和变化引起的能量损失影响测量结果。

声音强度水平Lutron SL 401声强测量计的过滤器的位置。声强测量时收集测试环境很安静。

能耗计算使用方程(10)通过计算瞬时能耗和总处理时间。

数据分析使用Minitab 18统计一揽子计划。如图3方差分析(方差分析)建模和优化构造,分别。然后,实际实验结果与预计值产生的数学模型。

响应面方法(RSM)被用来分析和模型切削参数和响应变量之间的关系。由于RSM,可以将多个优化,线性,广场,和交互式参数可以指定[40]。

根据独立变量的响应公式给出了方程(1),Y是响应参数(能源消耗,目前,Ra和声音), ,和f是独立的设计变量,Ø输出参数函数。

3所示。结果与讨论

平均表面粗糙度( )计算给出了方程(2)理论。我们从这个方程成正比的饲料率(f和鼻子半径成反比r)。即表面质量恶化与进给速率增加,而表面质量提高与刀尖半径增加。文学研究支持这个结果19- - - - - -21]。

根据文献研究,减少压力(切削力)的增加降低切削速度和表面质量好了21,42]。当我们看硬把研究文献中,结果表明,表面粗糙度(上的切削速度是无关紧要的28,29日,38]。他们还指出,表面质量随切削速度增大而减小(19]。相反,众所周知,增加削减的深度增加了表面粗糙度。然而,大多数研究文献表明,削减的深度是硬把不重要(38,43]。事实上,在一些研究中,观察到,表面粗糙度降低略高深度的减少(28,43]。机器的刚性也一直是一个重要的因素结果的精密度和准确度。

声音强度水平测量和电流测量替代测量方法预测刀具磨损。机器的额定电流是能耗的一项指标。因此,这将是大有好处解释选择切削参数和电流值(29日]。

相关的能源消费不仅是机器的瞬时电流也与处理时间有关。从方程(能耗计算10)相同深度的降低35]。

3.1。实验结果

总共27个实验建模使用全析因设计和使用数控车床进行这些测试。实验的结果与涂层硬质合金插入湿切削条件下给出了表4。


实验没有。	切割深度(毫米)	切削速度(米/分钟)	加料速度(毫米/牧师)	表面粗糙度(μ米)	声音强度级别(dB)	电流(A)	能源消耗(Wh)

1	0.05	140年	0.05	0.21	74.5	2.60	33.86
2	0.05	140年	0.09	0.37	74.8	2.64	19.10
3	0.05	140年	0.13	0.76	75.0	2.66	13.32
4	0.05	160年	0.05	0.22	74.9	2.55	29.06
5	0.05	160年	0.09	0.33	75.0	2.60	16.46
6	0.05	160年	0.13	0.75	74.9	2.64	11.57
7	0.05	180年	0.05	0.18	75.0	2.63	26.64
8	0.05	180年	0.09	0.32	75.1	2.67	15.02
9	0.05	180年	0.13	0.76	75.3	2.75	10.71
10	0.10	140年	0.05	0.23	74.6	2.62	17.06
11	0.10	140年	0.09	0.41	74.7	2.68	9.69
12	0.10	140年	0.13	0.61	74.8	2.72	6.81
13	0.10	160年	0.05	0.22	74.9	2.61	14.87
14	0.10	160年	0.09	0.33	75.1	2.68	8.48
15	0.10	160年	0.13	0.54	75.2	2.80	6.14
16	0.10	180年	0.05	0.18	75.1	2.72	13.77
17	0.10	180年	0.09	0.30	75.3	2.78	7.82
18	0.10	180年	0.13	0.65	75.5	2.82	5.49
19	0.15	140年	0.05	0.16	75.0	2.73	11.85
20.	0.15	140年	0.09	0.22	75.1	2.78	6.70
21	0.15	140年	0.13	0.67	75.3	2.84	4.74
22	0.15	160年	0.05	0.18	75.0	2.71	10.29
23	0.15	160年	0.09	0.32	75.2	2.85	6.01
24	0.15	160年	0.13	0.64	75.3	2.96	4.32
25	0.15	180年	0.05	0.17	75.4	2.81	9.49
26	0.15	180年	0.09	0.31	75.6	2.93	5.50
27	0.15	180年	0.13	0.60	75.8	3.10	4.03

3.2。能耗计算结果

能源消耗是一个函数的瞬时能耗和总处理时间。可以计算能耗使用方程(3)- (10)。

即时获得功耗电压和电流的值: 在哪里P是瞬时功耗,是电压,我当前,相角,因为设备的功率因数。

瞬时功耗乘以总处理时间和除以3600获得千瓦时的能源消耗。在哪里是能源消耗和是总处理时间。

主轴转速是除以切割速度到环境中:

加工时间是获得加工长度除以吗工件材料的进给速率和主轴转速 :

加工时,方程(7)被替换在方程(6)是

总加工时间通过考虑削减的深度吗 :

如果瞬时功率消耗和总处理时间使用方程(5),能源消耗是

从方程(10),能源消耗计算每个实验,表达了在表4。

3.3。统计分析

使用Minitab 18的实验数据进行了分析统计方案,通过统计分析结果的解释。分析进行了通过应用响应面方法(RSM)方差分析(方差分析)方法。这些分析进行了95%的置信水平(α= 0.05显著性水平)。

统计分析总结在图2。影响利率由方差分析和数学模型被创建的时候,分别。最好的表面质量,能源消耗最低,最低的声音强度水平,最低电流值为每个切削参数选择。优化切削参数和水平决定根据这些最佳值。切削参数和输出变量之间的关系进行了分析与二维和三维图形。最后,实际的实验结果与估计的值创建的数学模型。

3.3.1。主要影响的情节

表5为每个响应参数图展示了主要的影响。输入值的最优水平是用红色表示。表面粗糙度(Ra),声音强度水平,和电流值随着饲料率的增加而增加。相反,能源消耗增加饲料利率下降。此外,随着深度切割和切削速度的增加,声强级和电流的值增加。另一方面,随着这些值增加,能耗值降低。随着削减的深度增加,表面粗糙度有所下降。随着切削速度值的增加,表面粗糙度下降有限。


类风湿性关节炎(μ米)		电流(A)
声级(dB)		能源消耗(Wh)

3.3.2。方差分析(方差分析)

F P和DF值方差比方差分析表,重要因素,分别和自由度。执行这些分析在95%的置信水平(α= 0.05)显示值值小于0.05代表重要的结果。重要的方差分析表值被标记为粗体。

根据方差分析分析显示在表中6- - - - - -9,最具影响力的参数是降低能耗的深度。同样,削减的深度是最有效的电流参数。最有效的参数进给速率对表面粗糙度和切削速度对声音强度水平。


源	DF	的学生	的女士	F价值	价值	来讲,%

	1	0.02205	0.022050	8.52	0.010	1.94
	1	0.00161	0.001606	0.62	0.442	0.14
F	1	0.99405	0.994050	384.17	≤0.001	87.42
	1	0.00098	0.000980	0.38	0.547	0.09
	1	0.00005	0.000046	0.02	0.895	0.01
	1	0.06756	0.067557	26.11	≤0.001	5.94
	1	0.00101	0.001008	0.39	0.541	0.09
	1	0.00563	0.005633	2.18	0.158	0.50
	1	0.00013	0.000133	0.05	0.823	0.01
错误	17	0.04399	0.002588	- - - - - -	- - - - - -	3.87
总	26	1.13705	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	100.00

重要的P值以粗体显示。


源	DF	的学生	的女士	F价值	价值	来讲,%

	1	707.01	707.005	615.26	≤0.001	46.15
	1	33.78	33.784	29.40	≤0.001	2.21
F	1	552.89	552.892	481.15	≤0.001	36.09
	1	63.18	63.180	54.98	≤0.001	4.12
	1	0.96	0.960	0.84	0.373	0.06
	1	36.61	36605年	31.86	≤0.001	2.39
	1	7.74	7.744	6.74	0.019	0.50
	1	104.55	104.548	90.98	≤0.001	6.82
	1	5.64	5.644	4.91	0.041	0.37
错误	17	19.53	1.149	- - - - - -	- - - - - -	1.28
总	26	1531.90	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	100.00

重要的P值以粗体显示。

表6显示最有效的参数对表面粗糙度是饲料率为87.42%,其次是切削深度(1.94%)与小贡献。切割速度没有显著的影响。饲料的平方率( )导致了表面粗糙度与失业率为5.94%。很明显,进给速率是主要的参数理论,文学也支持这个方向相同(8,18,44]。结果通过Gunay和Yucel [9)符合目前的工作材料硬度62 HRC,而最有效的参数对材料的硬度50 HRC报道切割速度。同样,阿洛克et al。42]找到了切割速度的主要参数。另一项研究的结果,Mikolajczyk [25)建模,MTCL主要影响表面粗糙度的影响由于鼻子半径。

的方差分析表8表明,切削速度、切削深度和进给速率是最具影响力的声音强度参数水平为44.92%,24.88%,和17.71%,分别。同时,做了一个小的贡献。也就是说,声强级的主要参数是切割速度。类似的结果提出研究中,在一些研究中,获得的主要参数是随着切削速度(28]。


源	DF	的学生	的女士	F价值	价值	来讲,%

	1	0.56889	0.56889	49.04	≤0.001	24.88
	1	1.02722	1.02722	88.54	≤0.001	44.92
F	1	0.40500	0.40500	34.91	≤0.001	17.71
	1	0.06000	0.06000	5.17	0.036	2.62
	1	0.01500	0.01500	1.29	0.271	0.66
	1	0.00167	0.00167	0.14	0.709	0.07
	1	0.00750	0.00750	0.65	0.432	0.33
	1	0.00333	0.00333	0.29	0.599	0.15
	1	0.00083	0.00083	0.07	0.792	0.04
错误	17	0.19722	0.01160	- - - - - -	- - - - - -	8.62
总	26	2.28667	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	100.00

重要的P值以粗体显示。

根据表9,电流的主要参数是切削深度与失业率为52.20%。另一个最有效的参数饲料率(23.08%)和切削速度(11.89%)。有轻微影响的参数 , , , ,和 ,分别。同时,Cakır[的研究也获得了类似的调查结果32]。根据方差分析结果,他们说,第一次和第二次最有效的参数是切削速度和进给速率。


源	DF	的学生	的女士	F价值	价值	来讲,%

	1	0.215606	0.215606	319.44	≤0.001	52.20
	1	0.049089	0.049089	72.73	≤0.001	11.89
F	1	0.095339	0.095339	141.25	≤0.001	23.08
	1	0.006446	0.006446	9.55	0.007	1.56
	1	0.008563	0.008563	12.69	0.002	2.07
	1	0.000046	0.000046	0.07	0.797	0.01
	1	0.009633	0.009633	14.27	0.002	2.33
	1	0.012033	0.012033	17.83	0.001	2.91
	1	0.004800	0.004800	7.11	0.016	1.16
错误	17	0.011474	0.000675	- - - - - -	- - - - - -	2.78
总	26	0.413030	- - - - - -	- - - - - -	- - - - - -	100.00

重要的P值以粗体显示。

在表7,最有效的参数对能耗的减少(46.15%)和饲料率(36.09%)。该研究发现与文献[兼容34]。其他影响 6.82 (%), ,和 ,分别。

3.3.3。三维表面图和等高线图

数据4- - - - - -7三维表面图和等高线图显示切削参数和输出变量之间的关系。

从3 d表面和等高线图4,看到表面粗糙度值随进给速率的增加。因此,很明显,低饲料便于良好的表面质量。随着削减的深度增加,表面粗糙度有所减少。这类似于一些研究在文献[28,43]。切削速度的增加略微提高了表面质量。这是一个预期的结果在这种情况下(19]。由于选择的切削速度参数的亲密,表面粗糙度值没有显著性差异(29日,38]。

3 d表面和等高线图5表明,声强级值的增加与增加切削参数。当这些情节进行分析,最高速度的变化是在切割速度。因此,影响最大的切削参数,声强是切割速度。削减的深度和进给速率的影响也显著,分别(28]。的交互决心是最有效的根据等高线图。

从3 d表面和等高线图6,见过电流的值增加与增加的切削参数。这是见过最重要的参数影响电流的值是削减的深度(29日]。根据表面轮廓图形,这是确定的互动是很重要的。换句话说,切割速度是第二最有效的参数。

图7表明,能源消耗降低和增加切削参数。切深度之间的相互作用和饲料率( ),深度切割,切割速度( )对表面图形显示最重要的影响。同样,它决心的轮廓图形和( )是非常重要的。据悉这些图形切割的深度是最有效的参数。

3.3.4。优化切削参数

确定最优水平值最低的输出参数。最优水平和输入参数值如表所示10,平均最优输出值为每个切削参数以粗体字体表示。


	类风湿性关节炎(μ米)			声级(dB)			电流(A)			能源消耗(千瓦时)
	(毫米)	(米/分钟)	f(毫米/牧师)	(毫米)	(米/分钟)	f(毫米/牧师)	(毫米)	(米/分钟)	f(毫米/牧师)	(毫米)	(米/分钟)	f(毫米/牧师)

1	0.43	0.40	0.19	74.94	74.87	74.93	2.64	2.70	2.66	19.53	13.68	18.54
2	0.39	0.39	0.32	75.02	75.06	75.10	2.71	2.71	2.73	10.01	11.91	10.53
3	0.36	0.38	0.66	75.30	75.34	75.23	2.86	2.80	2.81	6.99	10.94	7.46
D	3	3	1	1	1	1	1	1	1	3	3	3
V	0.15	180年	0.05	0.05	140年	0.05	0.05	140年	0.05	0.15	180年	0.13

大胆的值表示每个切削参数的最优值。D:水平的最佳输入参数;V:最佳输入值。

最优水平和表面粗糙度值很高的深度削减(3级,0.15毫米),高切削速度(3级,180 m / min),最重要的是饲料率低(级别1 - 0.05毫米/牧师)。为这些最优切削参数平均表面粗糙度值0.36μ0.39米高的深度,μ0.19 m高切削速度,μ低饲料。在进行研究,获得较低的表面粗糙度值最低的是进给速率和高切削速度(17,18]。一些研究文献表明,表面粗糙度降低稍微削减的深度(24]。

优化切削参数水平低(1级:= 0.05,= 140米/分钟f= 0.05毫米/牧师)被发现的声音强度水平和电流的值,而高水平(水平3:= 0.15,= 180米/分钟f= 0.15毫米/牧师)被发现的能源消耗。

3.3.5。利用回归方程建立数学模型

多元回归分析来理解输入之间的关系(工艺参数或独立变量)和输出参数(反应变量或因变量)。二次多项式模型构建为每个因变量。建立数学模型,回归系数值测定(表面粗糙度、声强级电流,和能源消耗)。独立变量和回归系数估计因变量的计算方程(11)。在哪里Y(Ra,声音强度级别、电流、和能源消耗)因变量;(深度削减),(切削速度)f进给速度是独立的变量;和回归系数。

的决定系数计算为每个因变量从方程(12)。在哪里平方和残留和吗平方和模型。

回归系数(方程(公式和决心13)- (16)如下:

3.3.6。比较测试

数据8- - - - - -11表达实验结果和数学模型的比较结果。实验结果表明在蓝色和红色的数学(预测)模型。如数据所示,这些值非常接近对方,他们之间没有显著差异。高值表明,该数学模型值会产生类似于实验数据的结果。

4所示。结论

在这项研究中,将符合美国钢铁协会的H11热努力工具钢是由使用PVD-coated硬质合金工具和冷却剂。输入参数之间的关系( ,V,f)和输出变量(表面粗糙度、声音强度级别、电流、和能源消耗)是使用RSM统计解释。(1)根据统计分析结果(方差分析)、表面粗糙度(Ra)的重要影响是饲料率88.62%,饲料和产品率是贡献了5.94%。根据表面轮廓图,以及主要影响情节,加料速度对表面粗糙度的关系是明确的。考虑最优切削参数值,表面粗糙度值增加从0.19到0.68(大约350%)与进给速率的增加。因此,提高进给速率表面质量恶化。切削深度的影响很小(1.94%),这是对Ra确定切削速度没有影响。进给速率较低的表面粗糙度降低,高切削速度、高深度的削减。数学建模是由发现Ra的测定值为96.13%。所以,之间没有显著差异的实际结果和预测的数学模型。(2)根据统计分析结果(方差分析),最有效的参数对声强级切削速度(44.92%)、深度减少(24.88%),分别和饲料率(17.71%)。从表面轮廓,主要影响图形分析,这是确定的声音强度水平增加而增加切削参数。以来所有实验的表面粗糙度值低,没有发生过度声强级(74.5 - -75.8 dB)。分析了,有一个显著增加机器的声音强度随着切削速度。文献研究结果一致。声音强度水平是91.38%。当实验也获得了类似的调查结果和预测的数学模型进行了比较。此外,重要的是要使这种测量而言,员工的健康;声强级测量是一个非常实用和便宜的方法,可以成功地用于未来的研究。(3)电流和能源消耗的主要参数是深度削减(分别为52.20%和46.15%)。另一个重要的参数对响应参数是饲料率(分别为23.08%和36.09%)。切割速度是一个有效的电流参数11.89%。同样,电流( )( )交互和切割速度的平方 )几乎没有影响。的相互作用及其广场( , )对能源消耗的影响小。这是一个预期的结果,能源消耗随切削参数的增大而减小。因为研究和理论计算证明这种情况下,真正的和电流数学模型的结果(= 97.22%)和能源消耗(= 98.72%)几乎是相似的。(4)虽然是一个正比例声音强度水平和电流之间的值,它们之间存在反比关系和能源消耗,因为,对于能源消耗的计算,有必要删除等量的芯片从工件厚度。因此,需要较长的加工时间降低削减的深度。同样,消耗的能量也会增加加工时间会更长低切削速度和进给速率较低。(5)表面粗糙度(Ra),声音强度水平,和电流值随着饲料率的增加而增加。相反,能源消耗增加饲料利率下降。Ra随深度的增加而降低。同样,Ra随切削速度增加而降低,尽管是有限的。此外,随着深度切割和切削速度的增加,声强水平和电流的值增加。另一方面,随着这些值的增加,能耗值降低。换句话说,所有切割参数的增加降低了总加工时间。因此,能源消耗也降低了。(6)根据测试结果,较低的平均表面粗糙度值范围(0.16 - -0.76μ米)。因此,硬车削,观察到PVD-coated硬质合金工具可以替代昂贵的工具50 HRC硬度。此外,我们提供了巨大的优势在制造业方面,我们取得了表面粗糙度磨削质量的硬车削过程进行(27日测试结果得到的平均值为0.4μ米)。(7)通过适当的能源节约、环境保护的最高水平。应该最小化能耗节约能源。在这个紧要关头,可以缩短加工时间增加切削参数值最优水平,以减少能源消耗。除了低能耗、材料必须处理好的表面质量。较低的进给速率需要良好的表面质量。这样的研究应该加速未来可持续的和健康的生活。

命名法

符合美国钢铁协会:	美国钢铁协会
数控:	电脑数值控制
周围性血管疾病:	物理气相沉积
CBN:	立方氮化硼
人权理事会:	洛氏硬度
RSM:	响应面方法
方差分析:	方差分析
2 d:	二维
3 d:	三维
DCMT:	插入人数减
女士:	的广场
SS:	平方和
DF:	自由度
病人:	概率的意义
F:	方差比
经验值:	实验
Pred:	预测
师:	加工时间,年代
师:	总加工时间,s
护士:	主轴转速,转速
D:	直径,毫米
李:	加工长度,毫米
f:	进给速率,mm /牧师
:	切割速度,m / min
:	深度削减,毫米
:	最大深度的削减,毫米
接待员:	鼻子半径,毫米
我:	目前,一个
V:	V电压,
类风湿性关节炎:	平均表面粗糙度,μ米
S.L。	声音强度水平,Db
Y:	反应参数
Φ:	相角
Ø:	输出参数的函数。

数据可用性

所有生成的数据或分析在本研究中包括这篇文章。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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材料科学与工程的发展

文摘

1。介绍

2。材料和方法

3所示。结果与讨论

3.1。实验结果

3.2。能耗计算结果

3.3。统计分析

3.3.1。主要影响的情节

3.3.2。方差分析(方差分析)

3.3.3。三维表面图和等高线图

3.3.4。优化切削参数

3.3.5。利用回归方程建立数学模型

3.3.6。比较测试

4所示。结论

命名法

数据可用性

的利益冲突

引用

版权

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